特斯拉电池研究团队申请新专利 可帮助防止电池故障

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6月11日消息,据外媒报道,电动汽车制造商特斯拉公司位于加拿大的电池研究团队日前提交了一项新的专利申请,这是四种 分析锂离子电池中电解质的法律妙招,这将促使处置电池总是出现故障。

这项专利是杰夫·达恩(Jeff Dahn)领导的特斯拉电池研究团队在哈利法克斯(Halifax)提交的。达恩被认为是锂离子电池领域的先驱。自从锂离子电池被发名者以来,达恩就总是致力于锂离子电池的研究。他帮助提高了锂离子电池的生命周期,这促使其商业化。达恩的工作现在主要集中在提高电池能量密度和耐久性上。

2016年,根据新成立的“NSERC/特斯拉加拿大工业研究”(NSERC/Tesla Canada Industrial Research),达恩所属研究团队现在现在开始了了了与3M长达20年的研究协议,转而现在现在开始了了与特斯拉合作。通过这项协议,特斯拉在新斯科舍省哈利法克斯附近的达恩集团附近投资了有有一一有一一一两个新的研究实验室。

在过去的几年里,达恩只能不要 消息流露出来,但以前曾有报道称,他的团队总是在研究电解液加在剂,以提高锂离子电池的化学性能。今年早些以前,该团队现在现在开始了了为特斯拉申请电池技术专利,今天又敲定了一项新的专利,也只是所谓的“锂离子电池电解质成分浓度测定法律妙招与系统”。

达恩等人在专利申请摘要中描述了这项发名者:

朋友的技术提供了四种 用于选者锂离子电池或锂离子电池中电解质成分浓度的计算机实现法律妙招。该法律妙招包括向光谱仪发布指令,以捕获电解质样品溶液的光谱并生成信号。该法律妙招包括对信号进行分析,以选者光谱的有有一一有一一一两个或多个频谱形状。

所述法律妙招包括制备与具有预先选者的电解质成分浓度的溶液相对应的光谱数据库,其中该数据库包括用于每个溶液多个光谱形状的光谱数据库。该法律妙招还包括使用光谱数据库选者机器学习(ML)模型,一并包括使用机器学习模型测定样品溶液中电解质成分的浓度。

特斯拉描述了当前电解质的难题以及怎么能能分析它们的情况:

锂离子电池(很重是在高压电池中)失效的有有一一有一一一两个主要是因为分析是电解质的降解,尤其是在充电电极的皮层。现有的处置电池失效和电解质降解的法律妙招主要集中在建立在电极皮层的电解质分解产物膜上。哪几个薄膜带有来自电解质溶剂和电解质盐的化学成分,如六氟磷酸锂(LiPF6)。

这类,LiPF6分解为LiF和PF5,后者很容易水解成HF和PF3O。这四种 水解产物在电极上都有很高的活性,它们不可处置地位于于LiPF6溶液中,怎么能让会对电极的性能产生不利影响。随便说说锂离子电池中电解质溶剂和电解质盐LiPF6的消耗机理怎么能让选者,但暂且位于四种 廉价而准确的法律妙招来表征未知电解质,从而选者电解质的降解程度。

通常,电解质溶液的定量分析侧重于昂贵的分析工具,如核磁共振谱仪(NMR)、气相色谱-质谱(GC-MS)、高效液相色谱仪(HPLC)和电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES),怎么能让时需一定量的时间来进行分析。此外,某些分析工具甚至只能直接测量电解质成分的浓度。这类,色谱法律妙招中使用的柱或检测器只能暴露在LiPF6的高温分解产物中,怎么能让哪几个法律妙招只关注电解质的有机帕累托图。(腾讯科技审校/金鹿)